Accueil > Parcours de soins > Projet Oncolab : Arkhn s’associe à Owkin et l’Inria Projet Oncolab : Arkhn s’associe à Owkin et l’Inria Le projet OncoLab vise à rendre accessibles les données d’oncologie issues de quatre grands établissements à l’ensemble des acteurs de l’écosystème, à des fins de recherche et d’innovation. Les données entreposées dans les établissements seront standardisées, structurées, et étudiées de manière synchronisée. Par Sandrine Cochard. Publié le 20 juin 2022 à 10h19 - Mis à jour le 21 juin 2022 à 12h15 Ressources Le projet OncoLab vise à déployer des architectures de bases de données à destination de la recherche et de l’innovation en oncologie auprès de quatre établissements de premier plan dans le domaine : l’Institut Curie, l’Institut Bergonié, l’IUCT-Oncopole et le CHU de Toulouse. Objectif : répondre aux enjeux actuels d’accessibilité et de gestion des données de santé, en fournissant un socle technique commun et standardisé aux établissements de santé et à leurs partenaires. Ces architectures de données seront développées par la société Arkhn, chef de file du projet, et étudiées de manière décentralisée grâce à l’expertise en data science et en intelligence artificielle d’Owkin, afin de préserver la confidentialité des données et la souveraineté des établissements de santé, ont annoncé les deux acteurs dans un communiqué commun, le 20 juin 2022. Au total, le projet dispose d’un budget de près de 11 M€. À l’ASCO, les Instituts Gustave Roussy et Curie témoignent de l’utilité des données de vie réelle Données standardisées et Federated Learning Les architectures de données déployées par OncoLab intègreront des données d’oncologie de tous types (comptes-rendus, examens, imagerie, biologie, etc.) pour tous types de cancers, recueillies auprès des centaines de milliers de patients suivis par les établissements de santé. “Une plateforme sécurisée permettra de simplifier l’accès technique aux données de chaque centre souhaitant les mettre à disposition pour la conduite de projets de recherche et d’innovation, réduisant ainsi drastiquement leurs coûts et délais de mise en œuvre, précise le communiqué. Cet accès direct à des données standardisées offrira de nouvelles perspectives aux établissements de santé à l’origine des données ainsi qu’à leurs partenaires.” Les établissements de santé concernés pourront ainsi conserver un contrôle total des données de leurs patients, notamment grâce à des technologies telles que l’apprentissage fédéré (Federated Learning) qui permet de mener des projets de recherche sans que les données ne soient extraites des établissements. Comment protéger des inventions dans le domaine de l’IA ? Améliorer les méthodes de NLP Le projet OncoLab ambitionne également d’améliorer les méthodes de Traitement Automatique du Langage (TAL ou NLP – Natural Language Processing) nécessaires pour analyser automatiquement des dizaines de milliers de documents médicaux (ordonnances, comptes-rendus d’hospitalisation, lettres de liaisons, etc.) et en extraire les informations pertinentes pour la recherche. Développées en collaboration par les partenaires du projet, ces méthodes s’appuient sur des modèles d’intelligence artificielle de pointe portés notamment par l’équipe-projet ALMAnaCH d’Inria. La reconnaissance vocale et le NLP : sur la voix du succès ? Sandrine Cochard Données cliniquesDonnées de santéHôpitalIntelligence ArtificielleoncologiePlateformesRecherche Besoin d’informations complémentaires ? Contactez le service d’études à la demande de mind À lire Le réseau EHDEN, parfait exemple d’utilisation du modèle commun de données OMOP Arkhn lève 4 M€ pour la souveraineté des données de santé Owkin et BMS concluent une collaboration stratégique pluriannuelle L’IA d’Owkin fait mieux que les méthodes traditionnelles pour prédire les risques cardiovasculaires Alliance stratégique entre l'Inria et Dassault Systèmes